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// 许可证的约束，该许可证可以在许可证文件中找到。

package runtime

import (
	"internal/cpu"
	"internal/goexperiment"
	"runtime/internal/atomic"
	"unsafe"
)

const (
	// gcGoalUtilization是
	// 标记为GOMAXPROCS的一小部分的目标CPU利用率。
	gcGoalUtilization = goexperiment.PacerRedesignInt*gcBackgroundUtilization +
		(1-goexperiment.PacerRedesignInt)*(gcBackgroundUtilization+0.05)

	// gcBackgroundUtilization是后台
	// 标记的固定CPU使用率。它必须是<=gc目标化。
	// gcGoalUtilization和gcBackgroundUtilization之间的差异将由
	// mark assists弥补。调度程序的目标是在
	// 目标的50%范围内使用。
	// 
	// 将其设置为<gcgonalization可避免在没有辅助时使触发器
	// 反馈控制器饱和，从而使其能够
	// 更好地控制CPU和堆的增长。然而，差距越大，
	// 预计将发生更多的突变辅助，这将影响
	// 突变延迟。
	// 
	// If进行实验。在重新设计中，触发反馈控制器
	// 被替换为一个分数/对比度的估计值，而
	// 没有相同的饱和问题，因此该值被设置为等于
	// GCGoal解析。
	gcBackgroundUtilization = 0.25

	// gcCreditSlack是更新gcController之前可以在本地累积的扫描工作信用量。heapScanWork，
	// 可选gcController。谢谢。值越低，助攻率越准确，助攻成功窃取背景学分的可能性越大。更高的值会减少内存
	// 争用。
	gcCreditSlack = 2000

	// gcAssistTimeSlack是在更新gcController之前，
	// 可以在P上累积的突变辅助时间的纳秒数。助理时间。
	gcAssistTimeSlack = 5000

	// gcOverAssistWork确定一个GC-
	// assist在发生协助时需要额外扫描多少个单元。这将通过预付未来分配的这么多字节来分摊
	// 的成本。
	gcOverAssistWork = 64 << 10

	// defaultHeapMinimum是GOGC==100的heapMinimum的值。
	defaultHeapMinimum = (goexperiment.HeapMinimum512KiBInt)*(512<<10) +
		(1-goexperiment.HeapMinimum512KiBInt)*(4<<20)

	// scannableStackSizeSlack是指在更新gcController之前，可在P上累积的已分配或释放的堆栈空间字节数。堆栈大小。
	scannableStackSizeSlack = 8 << 10
)

func init() {
	if offset := unsafe.Offsetof(gcController.heapLive); offset%8 != 0 {
		println(offset)
		throw("gcController.heapLive not aligned to 8 bytes")
	}
}

// gcController实现GC packing controller，该控制器确定何时触发并发垃圾收集，以及标记量
// mutator assistance和background marking中要做的工作。
// 
// 它使用反馈控制算法来调整GCC控制器。触发器
// 基于每个周期的堆增长和GC CPU利用率进行触发。
// 该算法优化堆增长以匹配GOGC，优化CPU 
// 辅助和背景标记之间的利用率为
// GOMAXPROCS的25%。该算法的高层设计见
// athttps:
// 
// gcController的所有字段仅在单个标记
// 循环中使用。
var gcController gcControllerState

type gcControllerState struct {

	// 由GOGC初始化。GOGC=off表示没有GC。
	gcPercent atomic.Int32

	_ uint32 // 填充所以下面的64位值是8字节对齐的

	// heapMinimum是触发GC的最小堆大小。
	// 对于小堆，这会覆盖通常的GOGC*实时设置规则。
	// 
	// 当有一个非常小的活动集，但有大量的分配时，只需
	// 当堆达到GOGC*live时进行收集，就会导致许多GC 
	// 循环和较高的每GC总开销。这个最小值在保持堆相当小的同时，按GC开销分摊
	// 。
	// 
	// 在初始化过程中，该值被设置为4MB*GOGC/100。在
	// GOGC==0的情况下，这会将heapMinimum设置为0，即使堆大小很小，也会产生恒定的
	// 收集，这对
	// 调试非常有用。
	heapMinimum uint64

	// triggerRatio是触发标记的堆增长率。
	// 
	// 例如，如果这是0.6，那么当活动的
	// 堆达到上一个周期
	// 标记的堆大小的1.6倍时，应该启动GC。这应该是≤ GOGC/100，因此触发器
	// 堆大小小于目标堆大小。这是在下一个周期触发的标记终止期间设置的。
	// 
	// 受mheap保护。锁或STW。
	// 
	// 如果用的话！实验。步行设计。
	triggerRatio float64

	// 触发器是触发标记的堆大小。当他活着的时候≥ 触发，标记阶段将开始。
	// 这也是堆大小，按比例扫描
	// 必须完成。
	// 
	// 这是根据标记终止期间的触发比率
	// 为下一个周期的触发计算得出的。
	// 
	// 受mheap保护。锁或STW。
	trigger uint64

	// consMark是应用程序的估计每CPU consMark比率。
	// 
	// 它表示应用程序的分配
	// 速率（以每CPU时间分配的字节数表示）与GC的扫描速率（以每CPU时间扫描的字节数表示）之间的比率。
	// 这个比率的单位是（B/cpu ns）/（B/cpu ns）。
	// 
	// 在较高级别上，该值计算为在GC 
	// 除以在每个活动上花费的CPU时间。
	// 周期内完成（标记）的每单位扫描工作分配的内存字节数
	// 
	// 在每个GC循环结束时在endCycle中更新。
	// 
	// 用于实验。步行设计。
	consMark float64

	// consMarkController保存标记-cons比率的状态
	// 随时间的估计。
	// 
	// 其目的是消除
	// consMark计算中的噪声；详情见康斯马克。
	// 
	// 用于实验。步行设计。
	consMarkController piController

	_ uint32 // 32位平台上原子学的填充。

	// heapGoal是下一次GC结束时的目标heaplife。
	// 如果禁用，则设置为^uint64（0）。
	// 
	// 以原子方式读写，除非世界停止。
	heapGoal uint64

	// lastHeapGoal是上一个GC的heapGoal值。
	// 请注意，这与heapGoal的上一个值
	// 不同，因为如果gcPercent发生变化，它可能会发生变化。
	// 
	// 与世界停止或与mheap_____一起读写。锁上了。
	lastHeapGoal uint64

	// heapLive是GC认为活动的字节数。
	// 也就是说：保留由最新的GC plus分配
	// 自那时起。希普利夫≤ memstats。heapAlloc，因为heapAlloc包括尚未扫描的
	// 未标记对象（因此在扫描时上升和下降），而heapLive不包括这些
	// 对象（因此只在地面军事系统之间上升）。
	// 
	// 这是在没有锁定的情况下以原子方式更新的。为了减少
	// 争用，仅当从
	// 一个mcentral获取一个跨度时，才会更新此值，此时它会统计该跨度中所有未分配的
	// 插槽（在mcache从该
	// mcentral获取另一个跨度之前，将分配这些插槽）。因此，它稍微高估了“真实”的实时
	// 堆大小。高估比低估要好，因为1）这比
	// 更早触发GC，而不是可能太晚；2）这导致保守GC率，而不是
	// 可能太低的GC率。
	// 
	// 读取同样应该是原子的（或在STW期间）。
	// 
	// 每当更新时，调用traceHeapAlloc（）和
	// 此gcControllerState的Review（）方法。
	heapLive uint64

	// heapScan是“可扫描”堆的字节数。这个
	// 是活动堆（按heapLive计算），但省略了
	// 没有扫描对象和对象的扫描尾。
	// 
	// ！实验。PacerDesign：每当更新时，
	// 调用这个gcControllerState的revision（）方法。它的读法是
	// 并以原子方式书写，或者在世界停止的情况下书写。
	// 
	// 用于实验。PacerDesign：该值固定在GC循环开始时的
	// 上，因此在GC循环期间，在没有原子的情况下读取
	// 是安全的，并且它表示最大可扫描
	// 堆。
	heapScan uint64

	// lastHeapScan是上次GC循环扫描的堆字节数。它与heapMarked相同，但只有
	// 包含对象的“可扫描”部分。
	// 
	// 当世界停止时更新。
	lastHeapScan uint64

	// stackScan是每次GC时拍摄的scannableStackSize的快照
	// STW暂停，用于确定速度。
	// 
	// 仅在世界停止时更新。
	stackScan uint64

	// scannableStackSize是在
	// 中分配给goroutine堆栈空间的量，由goroutines使用。
	// 
	// 这个数字跟踪分配的goroutine堆栈空间，而不是使用的
	// goroutine堆栈空间（即实际扫描的内容），因为使用的
	// goroutine堆栈空间更难廉价测量。使用
	// 分配的空间，我们估计过高；这没关系，保守地多算总比少算好。
	// 
	// 以原子方式读取和更新。
	scannableStackSize uint64

	// globalsScan是可扫描的全局变量空间的总量。
	// 
	// 以原子方式读取和更新。
	globalsScan uint64

	// heapMarked是前一个
	// GC标记的字节数。标记终止后，heapLive==heapMarked，但
	// 与heapLive不同，heapMarked在
	// 下一个标记终止之前不会更改。
	heapMarked uint64

	// heapScanWork是本周期执行的堆扫描工作总数。
	// stackScanWork是本周期执行的堆栈扫描总工作量。
	// GlobalScanWork是本周期执行的全局扫描工作总数。
	// 
	// 这些在循环期间以原子方式更新。更新发生在
	// 绑定批中，因为它们在整个周期中都是写入和读取的。在循环结束时，heapScanWork是指大部分保留的堆是可扫描的。
	// 
	// 目前这些数据以字节为单位。对于大多数用途来说，这是一个不透明的工作单元，但对于估算来说，定义很重要。
	// 
	// 请注意，stackScanWork包括所有分配的空间，而不仅仅是堆栈本身的大小，镜像stackSize。
	// 
	// ！实验。PacerDesign、stackScanWork和GlobalScanWork 
	// 始终为零。
	heapScanWork    atomic.Int64
	stackScanWork   atomic.Int64
	globalsScanWork atomic.Int64

	// bgScanCredit是
	// 并发后台扫描累积的扫描工作信用。该信用证由
	// 后台扫描累积，并被mutator assists窃取。这里是
	// 原子更新。更新以有限制的批次进行，因为
	// 它在整个周期中都是写入和读取的。
	bgScanCredit int64

	// assistTime是在这个周期中，在突变子辅助
	// 中花费的纳秒数。这是原子更新。更新
	// 在有限制的批处理中进行，因为它在整个周期中都是写入和读取的。
	assistTime int64

	// 专用标记时间是在该周期内专用
	// 标记工人所花费的纳秒数。这是在并发标记阶段结束时以原子方式更新的
	// 。
	dedicatedMarkTime int64

	// 分数标记时间是在这个周期内，在
	// 分数标记工作程序中花费的纳秒数。这将在整个周期内自动更新
	// 并且如果
	// 分数标记工作程序当前未运行，则它将是最新的。
	fractionalMarkTime int64

	// idleMarkTime是在这个循环中，在空闲标记
	// 所花费的纳秒数。在整个
	// 周期中，这是原子更新的。
	idleMarkTime int64

	// markStartTime是以纳秒为单位的绝对开始时间
	// 帮助和背景标记工作人员开始。
	markStartTime int64

	// IdeficatedMarkWorkersNeeded是需要启动的专用标记
	// 工人的数量。这是在每个周期开始时的
	// 计算得出的，并随着
	// 专用标记工人开始工作而原子递减。
	dedicatedMarkWorkersNeeded int64

	// assistWorkPerByte是应由mutator assists执行的扫描工作与分配的
	// 字节的比率。这是
	// 在每个周期开始时计算，并在每次更新
	// 堆扫描时更新。
	assistWorkPerByte atomic.Float64

	// assistBytesPerWork是1/assistWorkPerByte。
	// 
	// 注意，由于这是独立读写的
	// 从assistWorkPerByte用户可能会注意到
	// 这两个值之间存在偏差，这种状态应该是安全的。
	assistBytesPerWork atomic.Float64

	fractionalUtilizationGoal float64

	test bool

	_ cpu.CacheLinePad
}

func (c *gcControllerState) init(gcPercent int32) {
	c.heapMinimum = defaultHeapMinimum

	if goexperiment.PacerRedesign {
		c.consMarkController = piController{
			kp: 0.9,
			ti: 4.0,

			tt:  1000,
			min: -1000,
			max: 1000,
		}
	} else {
		c.triggerRatio = 7 / 8.0

		c.heapMarked = uint64(float64(c.heapMinimum) / (1 + c.triggerRatio))
	}

	c.setGCPercent(gcPercent)
}

func (c *gcControllerState) startCycle(markStartTime int64, procs int) {
	c.heapScanWork.Store(0)
	c.stackScanWork.Store(0)
	c.globalsScanWork.Store(0)
	c.bgScanCredit = 0
	c.assistTime = 0
	c.dedicatedMarkTime = 0
	c.fractionalMarkTime = 0
	c.idleMarkTime = 0
	c.markStartTime = markStartTime
	c.stackScan = atomic.Load64(&c.scannableStackSize)

	if goexperiment.PacerRedesign {
		if c.heapGoal < c.heapLive+64<<10 {
			c.heapGoal = c.heapLive + 64<<10
		}
	} else {
		if c.heapGoal < c.heapLive+1<<20 {
			c.heapGoal = c.heapLive + 1<<20
		}
	}

	totalUtilizationGoal := float64(procs) * gcBackgroundUtilization
	c.dedicatedMarkWorkersNeeded = int64(totalUtilizationGoal + 0.5)
	utilError := float64(c.dedicatedMarkWorkersNeeded)/totalUtilizationGoal - 1
	const maxUtilError = 0.3
	if utilError < -maxUtilError || utilError > maxUtilError {
		if float64(c.dedicatedMarkWorkersNeeded) > totalUtilizationGoal {
			c.dedicatedMarkWorkersNeeded--
		}
		c.fractionalUtilizationGoal = (totalUtilizationGoal - float64(c.dedicatedMarkWorkersNeeded)) / float64(procs)
	} else {
		c.fractionalUtilizationGoal = 0
	}

	if debug.gcstoptheworld > 0 {
		c.dedicatedMarkWorkersNeeded = int64(procs)
		c.fractionalUtilizationGoal = 0
	}

	for _, p := range allp {
		p.gcAssistTime = 0
		p.gcFractionalMarkTime = 0
	}

	c.revise()

	if debug.gcpacertrace > 0 {
		assistRatio := c.assistWorkPerByte.Load()
		print("pacer: assist ratio=", assistRatio,
			" (scan ", gcController.heapScan>>20, " MB in ",
			work.initialHeapLive>>20, "->",
			c.heapGoal>>20, " MB)",
			" workers=", c.dedicatedMarkWorkersNeeded,
			"+", c.fractionalUtilizationGoal, "\n")
	}
}

// 可用）。
func (c *gcControllerState) revise() {
	gcPercent := c.gcPercent.Load()
	if gcPercent < 0 {
		// 如果GC被禁用，但我们正在运行一个强制GC，
		// 就好像GOGC对于下面的计算是巨大的。
		gcPercent = 100000
	}
	live := atomic.Load64(&c.heapLive)
	scan := atomic.Load64(&c.heapScan)
	work := c.heapScanWork.Load() + c.stackScanWork.Load() + c.globalsScanWork.Load()

	// 假设我们处于软目标之下。在
	// heapGoal完成GC，假设堆处于稳定状态。
	heapGoal := int64(atomic.Load64(&c.heapGoal))

	var scanWorkExpected int64
	if goexperiment.PacerRedesign {
		// 预期的扫描工作量计算为上一个
		// GC周期扫描的字节数，加上我们对该周期堆栈和全局工作的估计。
		scanWorkExpected = int64(c.lastHeapScan + c.stackScan + c.globalsScan)

		// maxScanWork是此GC循环中需要执行的扫描工作量的最坏估计值。具体来说，它代表
		// 在这种情况下，*所有*可扫描内存都是活动的。
		maxScanWork := int64(scan + c.stackScan + c.globalsScan)
		if work > scanWorkExpected {
			// 我们已经做了比预期更多的扫描工作。因为我们的预期
			// 是基于一个稳定的可扫描堆大小，所以我们假设这意味着我们的
			// 堆正在增长。计算一个新的堆目标，将我们现有的跑道
			// 计算为预期的扫描工作，并将其外推到maxScanWork，最坏的
			// 扫描工作。如果堆继续增长，这将保持我们的辅助比率稳定。
			// 
			// 此机制的效果是，在堆增长时帮助保持平坦。本周期使用更多内存来扫描所有活动堆是可以的，因为下一个GC周期不可避免地要使用*至少*那么多的内存。
			extHeapGoal := int64(float64(heapGoal-int64(c.trigger))/float64(scanWorkExpected)*float64(maxScanWork)) + int64(c.trigger)
			scanWorkExpected = maxScanWork

			// hardGoal是一个硬性限制，限制我们愿意推回
			// 堆目标的数量，这是堆目标的两倍（即，如果GOGC=100，堆和/或
			// 堆和/或全局增长到其大小的两倍，这将当前GC循环的
			// 增长限制为原始活动堆大小的四倍）。
			// 
			// 这保持不变，即我们使用的内存不会超过下一个GC循环
			// 无论如何都会使用的内存。
			hardGoal := int64((1.0 + float64(gcPercent)/100.0) * float64(heapGoal))
			if extHeapGoal > hardGoal {
				extHeapGoal = hardGoal
			}
			heapGoal = extHeapGoal
		}
		if int64(live) > heapGoal {
			// 我们已经超过了堆目标，即使是外推的目标。给我们自己留一些额外的跑道，所以在最坏的情况下我们会在那一点结束。
			const maxOvershoot = 1.1
			heapGoal = int64(float64(heapGoal) * maxOvershoot)

			// 计算剩余扫描功的上限。
			scanWorkExpected = maxScanWork
		}
	} else {
		// 计算剩余的预期扫描工作量。
		// 
		// 这是基于预期的
		// 稳态可扫描堆估计的。例如，使用
		// GOGC=100时，可扫描堆中只有一半是
		// 预期为活动的，所以这就是我们的目标。
		// 
		// （这是一个浮点计算，以避免在
		// 100*堆扫描上溢出。）我们已经超过了软目标，或者我们已经做了比预期更多的扫描工作。调整GC的速度，以便在最坏的情况下，它能以艰难的目标完成任务。
		scanWorkExpected = int64(float64(scan) * 100 / float64(100+gcPercent))
		if int64(live) > heapGoal || work > scanWorkExpected {
			const maxOvershoot = 1.1
			heapGoal = int64(float64(heapGoal) * maxOvershoot)

			// 计算剩余扫描功的上限。
			scanWorkExpected = int64(scan)
		}
	}

	// 计算剩余扫描工作量估算。
	// 
	// 请注意，我们目前将GC期间的分配计算为
	// 可扫描堆（heapScan）和扫描工作完成
	// （scanWork），因此分配将在软机制中缓慢改变这种差异，而在硬
	// 机制中则完全没有。
	scanWorkRemaining := scanWorkExpected - work
	if scanWorkRemaining < 1000 {
		// 我们对
		// 剩余的扫描工作设置了一个有点随意的下限，因为如果我们的目标稍微高一点，
		// 我们可能会错过一点。
		// 
		// 我们*确实*需要强制执行，这至少是1，
		// 因为标记是活泼的，双扫描对象
		// 可以合法地使剩余的扫描工作
		// 阴性，即使在硬目标体制下也是如此。
		scanWorkRemaining = 1000
	}

	// 计算剩余的堆距离。
	heapRemaining := heapGoal - int64(live)
	if heapRemaining <= 0 {
		// 这不应该发生，但如果发生，请避免将
		// 除以零或将辅助设置为负值。
		heapRemaining = 1
	}

	// 计算变异辅助比率，因此当变异器
	// 将剩余的堆字节分配给heapGoal时，它将
	// 完成（或窃取）剩余的扫描工作。
	// 请注意，辅助比率值是按原子方式更新的
	// 但不是一起更新的。这意味着这两个值之间可能存在一定程度的偏差。这通常是正常的，因为
	// 值在GC 
	// 循环过程中移动相对缓慢。
	assistWorkPerByte := float64(scanWorkRemaining) / float64(heapRemaining)
	assistBytesPerWork := float64(heapRemaining) / float64(scanWorkRemaining)
	c.assistWorkPerByte.Store(assistWorkPerByte)
	c.assistBytesPerWork.Store(assistBytesPerWork)
}

// endCycle计算下一个周期的触发比（！goexperiment.PacerDesign）
// 或consMark估计值（goexperiment.PacerDesign）。
// 返回应用程序的触发比率，或0（goexperiment.pacerDesign）。
// userForced表示当前GC循环是否被应用程序强制。
func (c *gcControllerState) endCycle(now int64, procs int, userForced bool) float64 {
	// 记录清道夫的最后一个堆目标。
	// 我们将很快更新堆目标。
	gcController.lastHeapGoal = gcController.heapGoal

	// 计算助攻开启的持续时间。
	assistDuration := now - c.markStartTime

	// 假设背景标记达到其利用率目标。
	utilization := gcBackgroundUtilization
	// 添加辅助利用率；避免被零除。
	if assistDuration > 0 {
		utilization += float64(c.assistTime) / float64(assistDuration*int64(procs))
	}

	if goexperiment.PacerRedesign {
		if c.heapLive <= c.trigger {
			// 不应该发生，但我们要非常安全，以防
			// GC以某种方式非常短。
			// 
			// 然而，在本例中，c.heaplife-c.trigger 
			// 的唯一合理值是0，这并不是真的那么有用，也就是说，GC非常短，以至于它无关紧要。
			// 
			// 忽略此案例，不更新任何内容。
			return 0
		}
		idleUtilization := 0.0
		if assistDuration > 0 {
			idleUtilization = float64(c.idleMarkTime) / float64(assistDuration*int64(procs))
		}
		// 确定cons/mark比率。
		// 
		// 我们想要的分子和分母的单位都是B/N。
		// 我们通过获取分配或扫描的字节数，除以这些操作所需的CPU时间。对于分配，CPU时间为
		// 
		// assistDuration*procs*（1-利用率）
		// 
		// 其中利用率仅包括背景GC工作人员和协助。它不包括空闲的GC工作时间，因为理论上，突变子在任何时候都可以自由地获取空闲的GC工作时间。
		// 
		// 对于扫描，CPU时间是
		// 
		// assistDuration*procs*（利用率+空闲化）
		// 
		// 在本例中，我们*包括*空闲利用率，因为这是
		// GC可用的额外CPU时间。
		// 
		// 实际上，空闲GC时间在这里是双重计算的，但与其他类型的GC工作相比，这是非常奇怪的，因为它是多么流动。也就是说，因为突变子是
		// /*始终可以*自由携带它。
		// 
		// 所以这个计算真的是：
		// （heapLive trigger）/（assistDuration*procs*（1-use））/
		// （scanWork）/（assistDuration*procs*（use+idleutation）
		// 
		// 注意，因为我们只关心比率，assistDuration和procs抵消了。
		scanWork := c.heapScanWork.Load() + c.stackScanWork.Load() + c.globalsScanWork.Load()
		currentConsMark := (float64(c.heapLive-c.trigger) * (utilization + idleUtilization)) /
			(float64(scanWork) * (1 - utilization))

		// 更新cons/mark控制器。这一时间段为1个GC循环。
		// 
		// 这种PI控制器的使用可能看起来很奇怪。所以，这里有一个解释：
		// 
		// currentConsMark代表了我们本应在本周期内达到的目标。考虑到我们假设下一个GC将类似于稳态下的
		// 一个，我们理所当然地应该选择这个
		// 作为下一个consMark。然而，在实践中，currentConsMark太吵了：
		// 如果我们这样做的话，我们在每个GC循环中都会大大偏离目标。
		// 
		// 我们要做的是做一个长期的假设：存在一些稳态的
		// consMark值，但它被噪声掩盖了。通过不断地寻找这个嘈杂但完美的consMark值，控制器会有一点反弹，但是总体来说，它的平均行为应该更少嘈杂，更接近真正的长期consMark值，前提是它的调谐稍微过阻尼。
		var ok bool
		oldConsMark := c.consMark
		c.consMark, ok = c.consMarkController.next(c.consMark, currentConsMark, 1.0)
		if !ok {
			// 错误逐渐失控。这是难以置信的不可能看到
			// 因为这个控制器本质上只是一个平滑函数，但它可能意味着currentConsMark的计算方式出了很大的问题。
			// 只需重置consMark并继续。
			c.consMark = 0
		}

		if debug.gcpacertrace > 0 {
			printlock()
			goal := gcGoalUtilization * 100
			print("pacer: ", int(utilization*100), "% CPU (", int(goal), " exp.) for ")
			print(c.heapScanWork.Load(), "+", c.stackScanWork.Load(), "+", c.globalsScanWork.Load(), " B work (", c.lastHeapScan+c.stackScan+c.globalsScan, " B exp.) ")
			print("in ", c.trigger, " B -> ", c.heapLive, " B (∆goal ", int64(c.heapLive)-int64(c.heapGoal), ", cons/mark ", oldConsMark, ")")
			if !ok {
				print("[controller reset]")
			}
			println()
			printunlock()
		}
		return 0
	}

	// /！实验。请看下面的设计。

	if userForced {
		// 强制GC意味着这个循环不是从
		// 触发器开始的，所以它完成的地方不是好的
		// 关于如何调整触发器的信息。
		// 放在原处就行了。
		return c.triggerRatio
	}

	// 触发控制器的比例响应增益。必须
	// 位于[0，1]中。较低的值可以消除瞬态效应，但
	// 对相位变化的响应需要更长的时间。更高的值
	// 对相变反应迅速，但受
	// 短暂的变化。接近1的值可能不稳定。
	const triggerGain = 0.5

	// 计算下一个周期的触发比。首先，计算本周期的
	// /“错误”；也就是说，触发器
	// 距离它应该达到的距离有多远，同时考虑了堆
	// 的增长和GC CPU利用率。我们计算这个周期内的实际堆
	// 增长，并将其按距离目标CPU利用率
	// 的距离进行缩放（如果我们有期望的CPU利用率，则估计堆
	// 增长）。这个估计与基于GOGC的目标
	// 堆增长之间的差异是错误的。
	goalGrowthRatio := c.effectiveGrowthRatio()
	actualGrowthRatio := float64(c.heapLive)/float64(c.heapMarked) - 1
	triggerError := goalGrowthRatio - c.triggerRatio - utilization/gcGoalUtilization*(actualGrowthRatio-c.triggerRatio)

	// 最后，我们通过这个误差调整触发器，
	// 被比例增益阻尼。
	triggerRatio := c.triggerRatio + triggerGain*triggerError

	if debug.gcpacertrace > 0 {
		// 打印设计中的控制器状态
		// 文档。
		H_m_prev := c.heapMarked
		h_t := c.triggerRatio
		H_T := c.trigger
		h_a := actualGrowthRatio
		H_a := c.heapLive
		h_g := goalGrowthRatio
		H_g := int64(float64(H_m_prev) * (1 + h_g))
		u_a := utilization
		u_g := gcGoalUtilization
		W_a := c.heapScanWork.Load()
		print("pacer: H_m_prev=", H_m_prev,
			" h_t=", h_t, " H_T=", H_T,
			" h_a=", h_a, " H_a=", H_a,
			" h_g=", h_g, " H_g=", H_g,
			" u_a=", u_a, " u_g=", u_g,
			" W_a=", W_a,
			" goalΔ=", goalGrowthRatio-h_t,
			" actualΔ=", h_a-h_t,
			" u_a/u_g=", u_a/u_g,
			"\n")
	}

	return triggerRatio
}

// 登记工人鼓励另一个专门的mark工人在
// 如果有空闲的工人槽，再启动一个P。当更多的工作可用时，putfull 
// 将使用它。
// 
// go:nowritebarrier 
func (c *gcControllerState) enlistWorker() {
	// 如果有空闲的Ps，唤醒一个，这样它将运行空闲的工作进程。
	// 注意：这可能导致死锁。见戈朗。org/issue/19112。
	// 
	// if原子。加载（&sched.npidle）！=0&原子。Load（&sched.nmspining）==0{
	// wakep（）
	// return 
	// }

	// /没有空闲的Ps。如果我们需要更多专用的工作人员，
	// 尝试抢占正在运行的P，这样它就会切换到工作人员。
	if c.dedicatedMarkWorkersNeeded <= 0 {
		return
	}
	// 随机选择另一个P进行抢占。
	if gomaxprocs <= 1 {
		return
	}
	gp := getg()
	if gp == nil || gp.m == nil || gp.m.p == 0 {
		return
	}
	myID := gp.m.p.ptr().id
	for tries := 0; tries < 5; tries++ {
		id := int32(fastrandn(uint32(gomaxprocs - 1)))
		if id >= myID {
			id++
		}
		p := allp[id]
		if p.status != _Prunning {
			continue
		}
		if preemptone(p) {
			return
		}
	}
}

// 如果应该运行，FindRunnablegWorker将为u_u返回一个背景标记worker。只有在gcBlackenEnabled！=0.
func (c *gcControllerState) findRunnableGCWorker(_p_ *p) *g {
	if gcBlackenEnabled == 0 {
		throw("gcControllerState.findRunnable: blackening not enabled")
	}

	if !gcMarkWorkAvailable(_p_) {
		// 现在没有工作要做。这可能发生在
		// 标记阶段结束时，此时仍有
		// 助攻逐渐减少。现在不要麻烦运行worker 
		// 因为它会立即返回。
		return nil
	}

	// 在我们承诺在下面运行之前，请抓到一名工人。
	node := (*gcBgMarkWorkerNode)(gcBgMarkWorkerPool.pop())
	if node == nil {
		// 每个P至少有一个工人，因此通常有
		// 足够的工人在所有P上运行，如果需要的话。但是，一旦
		// 工作人员进入gcMarkDone，它就可以在不重新加入
		// 池的情况下停车，从而释放没有相应工作人员的P。
		// gcMarkDone从不依赖另一名工人工作，因此在这里什么都不做是安全的。
		// 
		// 如果gcMarkDone在没有完成标记阶段的情况下退出，
		// 它将始终使用排队的全局工作。因此，P 
		// 将立即有资格重新运行刚刚使用的工作人员G 
		// 以确保工作能够完成。
		return nil
	}

	decIfPositive := func(ptr *int64) bool {
		for {
			v := atomic.Loadint64(ptr)
			if v <= 0 {
				return false
			}

			if atomic.Casint64(ptr, v, v-1) {
				return true
			}
		}
	}

	if decIfPositive(&c.dedicatedMarkWorkersNeeded) {
		// 此P现在用于标记，直到
		// 并发标记阶段结束。
		_p_.gcMarkWorkerMode = gcMarkWorkerDedicatedMode
	} else if c.fractionalUtilizationGoal == 0 {
		// 不需要零工。
		gcBgMarkWorkerPool.push(&node.node)
		return nil
	} else {
		// 这个P是否落后于分数利用率
		// 目标？
		// 
		// 这应该与PollFractalWorkerXit保持同步。
		delta := nanotime() - c.markStartTime
		if delta > 0 && float64(_p_.gcFractionalMarkTime)/float64(delta) > c.fractionalUtilizationGoal {
			// 没有。不需要运行零工。
			gcBgMarkWorkerPool.push(&node.node)
			return nil
		}
		// 运行一个分数工人。
		_p_.gcMarkWorkerMode = gcMarkWorkerFractionalMode
	}

	// 运行后台标记工作程序。
	gp := node.gp.ptr()
	casgstatus(gp, _Gwaiting, _Grunnable)
	if trace.enabled {
		traceGoUnpark(gp, 0)
	}
	return gp
}

// resetLive为上一个标记阶段结束后的下一个标记阶段设置控制器状态。必须在endCycle之后、commit之前、
// 世界开始之前调用。世界必须被阻止。
func (c *gcControllerState) resetLive(bytesMarked uint64) {
	c.heapMarked = bytesMarked
	c.heapLive = bytesMarked
	c.heapScan = uint64(c.heapScanWork.Load())
	c.lastHeapScan = uint64(c.heapScanWork.Load())

	// heapLive已更新，因此发出跟踪事件。
	if trace.enabled {
		traceHeapAlloc()
	}
}

// 日志工作时间更新将控制器中的工作记帐标记为持续时间
// 以纳秒为单位工作。
// 
// 可随时安全执行。
func (c *gcControllerState) logWorkTime(mode gcMarkWorkerMode, duration int64) {
	switch mode {
	case gcMarkWorkerDedicatedMode:
		atomic.Xaddint64(&c.dedicatedMarkTime, duration)
		atomic.Xaddint64(&c.dedicatedMarkWorkersNeeded, 1)
	case gcMarkWorkerFractionalMode:
		atomic.Xaddint64(&c.fractionalMarkTime, duration)
	case gcMarkWorkerIdleMode:
		atomic.Xaddint64(&c.idleMarkTime, duration)
	default:
		throw("logWorkTime: unknown mark worker mode")
	}
}

func (c *gcControllerState) update(dHeapLive, dHeapScan int64) {
	if dHeapLive != 0 {
		atomic.Xadd64(&gcController.heapLive, dHeapLive)
		if trace.enabled {
			// GCC控制器。他变了。
			traceHeapAlloc()
		}
	}
	// 如果我们不是
	// 目前在GC中，只在新的pacer重新设计中更新heapScan。
	if !goexperiment.PacerRedesign || gcBlackenEnabled == 0 {
		if dHeapScan != 0 {
			atomic.Xadd64(&gcController.heapScan, dHeapScan)
		}
	}
	if gcBlackenEnabled != 0 {
		// GCC控制器。heaplife和heapScan可以改变。
		c.revise()
	}
}

func (c *gcControllerState) addScannableStack(pp *p, amount int64) {
	if pp == nil {
		atomic.Xadd64(&c.scannableStackSize, amount)
		return
	}
	pp.scannableStackSizeDelta += amount
	if pp.scannableStackSizeDelta >= scannableStackSizeSlack || pp.scannableStackSizeDelta <= -scannableStackSizeSlack {
		atomic.Xadd64(&c.scannableStackSize, pp.scannableStackSizeDelta)
		pp.scannableStackSizeDelta = 0
	}
}

func (c *gcControllerState) addGlobals(amount int64) {
	atomic.Xadd64(&c.globalsScan, amount)
}

// commit从头开始重新计算所有调整参数，即
// 绝对触发器、堆目标、标记调整和扫描调整。
// 
// If实验。PacerDesign是正确的，triggerRatio被忽略。
// 
// 这可以在任何时候调用。如果GC处于ABCFDG 
// 
// 这取决于GCC的百分比，gcController。heapMarked和
// gcController。希普利夫。这些必须是最新的。
// 
// mheap。锁必须被锁住，否则世界必须停止。
func (c *gcControllerState) commit(triggerRatio float64) {
	if !c.test {
		assertWorldStoppedOrLockHeld(&mheap_.lock)
	}

	if !goexperiment.PacerRedesign {
		c.oldCommit(triggerRatio)
		return
	}

	// 计算下一个GC目标，即当分配的堆
	// 比上一个循环开始的地方增加了GOGC/100时，
	// 加上非堆GC工作源的额外跑道。
	goal := ^uint64(0)
	if gcPercent := c.gcPercent.Load(); gcPercent >= 0 {
		goal = c.heapMarked + (c.heapMarked+atomic.Load64(&c.stackScan)+atomic.Load64(&c.globalsScan))*uint64(gcPercent)/100
	}

	// 不要在最小堆大小以下触发。
	minTrigger := c.heapMinimum
	if !isSweepDone() {
		// 在堆增长中发生并发扫描
		// 来自gcController。heapLive to trigger，因此请确保并发扫描具有一定的堆增长，在启动下一个GC循环之前执行扫描。
		sweepMin := atomic.Load64(&c.heapLive) + sweepMinHeapDistance
		if sweepMin > minTrigger {
			minTrigger = sweepMin
		}
	}

	// 如果我们让触发器太低，那么如果应用程序
	// 分配得非常快，我们可能最终会遇到这样的情况
	// 在一个几乎总是打开的GC中分配黑色。
	// 结果是不断增长的堆，并最终导致RSS的增加。通过将我们的上限设置为>0，我们本质上是
	// 表示我们可以在GC期间使用更多CPU来防止RSS的增长。
	// 
	// 当前常数是根据经验选择的：给定一个足够快的
	// 快速/可扩展的分配器，它可以将触发比
	// 提高到<0.05，这个常数会使应用程序与没有这个分配器相比，保持相同的峰值
	// RSS。
	if triggerBound := uint64(0.7*float64(goal-c.heapMarked)) + c.heapMarked; minTrigger < triggerBound {
		minTrigger = triggerBound
	}

	// 对于小堆，将最大触发点设置为堆目标的95%。
	// 这确保了当GC实际启动时，我们总是有*一些*空间。
	// 对于更大的堆，在目标上设置最大触发点，减去
	// 最小堆大小。
	// 这个选择源于这样一个事实：选择最小堆大小
	// 是为了反映无功GC的成本。由于堆很大，但需要执行的扫描工作非常少，因此在最坏的情况下，我们可以获得所需的跑道
	// 数量。
	maxRunway := uint64(0.95 * float64(goal-c.heapMarked))
	if largeHeapMaxRunway := goal - c.heapMinimum; goal > c.heapMinimum && maxRunway < largeHeapMaxRunway {
		maxRunway = largeHeapMaxRunway
	}
	maxTrigger := maxRunway + c.heapMarked
	if maxTrigger < minTrigger {
		maxTrigger = minTrigger
	}

	// 使用我们对cons/mark比率的估计来计算触发器。
	// 
	// 这个想法是将我们预期的扫描工作，乘以
	// cons/mark比率，以确定完成
	// 以分配的字节为单位的扫描工作需要多长时间。这给了我们GC的
	// 跑道。
	// 
	// 然而，cons/mark ratio是每CPU秒的速率比率，但是
	// 这里我们关心的是在mutator和GC之间的CPU资源部分的相对速率。
	// 
	// 总之，我们有B/cpu N，我们想要B/N。我们得到
	// 乘以所需的CPU资源分配。我们选择
	// 将CPU资源表示为GOMAPROCS*分数。请注意，因为我们在这里使用的是一个比率，所以我们可以省略CPU核的数量，因为它们会出现在分子和分母中，并被抵消。
	// 因此，这基本上只是通过
	// 我们想要的资源分配来“权衡”cons/mark比率。
	// 
	// 此外，通过设置触发器，使CPU资源被分配
	// 这样，假设cons/mark比率正确，我们使
	// 分配成为现实。
	var trigger uint64
	runway := uint64((c.consMark * (1 - gcGoalUtilization) / (gcGoalUtilization)) * float64(c.lastHeapScan+c.stackScan+c.globalsScan))
	if runway > goal {
		trigger = minTrigger
	} else {
		trigger = goal - runway
	}
	if trigger < minTrigger {
		trigger = minTrigger
	}
	if trigger > maxTrigger {
		trigger = maxTrigger
	}
	if trigger > goal {
		goal = trigger
	}

	// 致力于扳机和目标。
	c.trigger = trigger
	atomic.Store64(&c.heapGoal, goal)
	if trace.enabled {
		traceHeapGoal()
	}

	// 更新标记起搏。
	if gcphase != _GCoff {
		c.revise()
	}
}

// oldCommit设置触发比率并更新从中派生的所有内容：绝对触发、堆目标、标记调整、
// 和扫描调整。
// 
// 这可以随时调用。如果GC处于ABCFDG 
// 
// 这取决于GCC控制器的百分比。heapMarked和
// gcController。希普利夫。这些必须是最新的。
// 
// ！实验。步行设计。
func (c *gcControllerState) oldCommit(triggerRatio float64) {
	gcPercent := c.gcPercent.Load()

	// 计算下一个GC目标，即分配的堆
	// 比上一个
	// 循环标记的堆增长了GOGC/100。
	goal := ^uint64(0)
	if gcPercent >= 0 {
		goal = c.heapMarked + c.heapMarked*uint64(gcPercent)/100
	}

	// 设置触发比率，上限为合理界限。
	if gcPercent >= 0 {
		scalingFactor := float64(gcPercent) / 100
		// 确保总有一点余量，以便
		// 变异辅助比不是无穷大。
		maxTriggerRatio := 0.95 * scalingFactor
		if triggerRatio > maxTriggerRatio {
			triggerRatio = maxTriggerRatio
		}

		// 如果我们让triggerRatio太低，那么如果应用程序
		// 分配得非常快，我们可能最终会遇到这样的情况
		// 在一个几乎总是打开的GC中分配黑色。
		// 结果是不断增长的堆，最终导致RSS的增加。通过将我们的上限设置为>0，我们本质上是
		// 表示我们可以在GC期间使用更多CPU来防止RSS的增长。
		// 
		// 当前常数是根据经验选择的：如果有一个足够的
		// 快速/可扩展的分配器，它可以将触发比
		// 提高到<0.05，这个常数会使应用程序保持与没有这个分配器时相同的峰值
		// RSS。
		minTriggerRatio := 0.6 * scalingFactor
		if triggerRatio < minTriggerRatio {
			triggerRatio = minTriggerRatio
		}
	} else if triggerRatio < 0 {
		// gcPercent<0，所以确保我们没有得到负的
		// triggerRatio。这种情况在实践中是不可能发生的，也不重要，因为如果gcPercent<0，那么我们就不会在这个函数中进一步使用triggerRatio，但是让我们在这里防御一下；触发比为负几乎是
		// 当然不可取。
		triggerRatio = 0
	}
	c.triggerRatio = triggerRatio

	// 根据触发比率计算绝对GC触发器。
	// 
	// 当分配的堆的触发比超过标记的堆大小时，我们触发下一个GC循环。
	trigger := ^uint64(0)
	if gcPercent >= 0 {
		trigger = uint64(float64(c.heapMarked) * (1 + triggerRatio))
		// 不要在最小堆大小以下触发。
		minTrigger := c.heapMinimum
		if !isSweepDone() {
			// 在堆增长中发生并发扫描
			// 来自gcController。heapLive to trigger，确保并发扫描有一定的堆增长，在启动下一个GC循环之前执行扫描。
			sweepMin := atomic.Load64(&c.heapLive) + sweepMinHeapDistance
			if sweepMin > minTrigger {
				minTrigger = sweepMin
			}
		}
		if trigger < minTrigger {
			trigger = minTrigger
		}
		if int64(trigger) < 0 {
			print("runtime: heapGoal=", c.heapGoal, " heapMarked=", c.heapMarked, " gcController.heapLive=", c.heapLive, " initialHeapLive=", work.initialHeapLive, "triggerRatio=", triggerRatio, " minTrigger=", minTrigger, "\n")
			throw("trigger underflow")
		}
		if trigger > goal {
			// 触发比始终小于GOGC/100，但
			// 触发的其他边界可能会提高触发比。
			// 也把目标往上推。
			goal = trigger
		}
	}

	// 致力于扳机和目标。
	c.trigger = trigger
	atomic.Store64(&c.heapGoal, goal)
	if trace.enabled {
		traceHeapGoal()
	}

	// 更新标记速度。
	if gcphase != _GCoff {
		c.revise()
	}
}

// effectiveGrowthRatio返回当前有效堆增长
// 比率（GOGC/100），该比率基于上一个GC标记的堆和当前GC的
// heapGoal。
// 
// 这可能与gcPercent/100不同，因为gcPercent的上限和下限不同。例如，如果堆小于
// heapMinimum，则这可能高于gcPercent/100。
// 。锁必须被锁住，否则世界必须停止。不应该发生，只是以防万一。
func (c *gcControllerState) effectiveGrowthRatio() float64 {
	if !c.test {
		assertWorldStoppedOrLockHeld(&mheap_.lock)
	}

	egogc := float64(atomic.Load64(&c.heapGoal)-c.heapMarked) / float64(c.heapMarked)
	if egogc < 0 {
		egogc = 0
	}
	return egogc
}

// setGCPercent更新gcPercent和所有相关起搏器状态。
// 返回gcPercent的旧值。
// 
// 调用gcControllerState。犯罪
// 。锁必须锁好。
func (c *gcControllerState) setGCPercent(in int32) int32 {
	if !c.test {
		assertWorldStoppedOrLockHeld(&mheap_.lock)
	}

	out := c.gcPercent.Load()
	if in < 0 {
		in = -1
	}
	c.heapMinimum = defaultHeapMinimum * uint64(in) / 100
	c.gcPercent.Store(in)
	// 根据GCG百分比变化更新配速。
	c.commit(c.triggerRatio)

	return out
}

// go:linkname setGCPercent runtime/debug。setGCPercent 
func setGCPercent(in int32) (out int32) {
	// 在系统堆栈上运行，因为我们获取了堆锁。
	systemstack(func() {
		lock(&mheap_.lock)
		out = gcController.setGCPercent(in)
		gcPaceSweeper(gcController.trigger)
		gcPaceScavenger(gcController.heapGoal, gcController.lastHeapGoal)
		unlock(&mheap_.lock)
	})

	// 如果我们刚刚禁用了GC，请等待任何并发GC标记返回到
	// 完成，这样我们总是在不运行GC的情况下返回。
	if in < 0 {
		gcWaitOnMark(atomic.Load(&work.cycles))
	}

	return out
}

func readGOGC() int32 {
	p := gogetenv("GOGC")
	if p == "off" {
		return -1
	}
	if n, ok := atoi32(p); ok {
		return n
	}
	return 100
}

type piController struct {
	kp float64 // 比例常数。
	ti float64 // 积分时间常数。
	tt float64 // 重置时间。

	min, max float64 // 输出边界。

	// PI控制器状态。

	errIntegral float64 // 从t=0到现在的误差积分。

	// 错误标志。
	errOverflow   bool // 设置是否溢出。
	inputOverflow bool // 设置输入溢出时的操作。
}

// 下一步为控制器提供一个新样本。
// 
// 输入为样本，设定点为所需点，周期为自上次样本以来经过的
// 时间（以任何最合理的单位表示）。
// 
// 为其控制的变量返回一个新值，以及操作
// 是否成功完成。这可能失败的一个原因是，如果错误以无限的方式增长到溢出的程度。
// 
// 在发生错误溢出的特定情况下，将设置错误溢出场
// 并完全重置控制器的其余内部状态。
func (c *piController) next(input, setpoint, period float64) (float64, bool) {
	// 计算原始输出值。
	prop := c.kp * (setpoint - input)
	rawOutput := prop + c.errIntegral

	// 将输出钳制为输出。
	output := rawOutput
	if isInf(output) || isNaN(output) {
		// 输入的大小足够大，要么已经溢出
		// 要么某个操作溢出。
		// 设置标志并重置。这是最安全的做法。
		c.reset()
		c.inputOverflow = true
		return c.min, false
	}
	if output < c.min {
		output = c.min
	} else if output > c.max {
		output = c.max
	}

	// 更新控制器的状态。
	if c.ti != 0 && c.tt != 0 {
		c.errIntegral += (c.kp*period/c.ti)*(setpoint-input) + (period/c.tt)*(output-rawOutput)
		if isInf(c.errIntegral) || isNaN(c.errIntegral) {
			// 累积了太多错误，我们设法溢出了。
			// 围绕控制器的假设可能已经失效。
			// 设置标志并重置。这是最安全的做法。
			c.reset()
			c.errOverflow = true
			return c.min, false
		}
	}
	return output, true
}

// 重置重置控制器状态，控制器错误标志除外。
func (c *piController) reset() {
	c.errIntegral = 0
}
